Intitulé du poste : Problèmes inverses et apprentissage statistique
Type de poste : Maître de conférences
Section CNU : 61
Etablissement : Université de Lorraine
Laboratoire : CRAN (UMR 7039)
Mots-clés : Traitement du signal, problèmes inverses, identification de systèmes dynamiques, apprentissage statistique, optimisation
Contacts :
- gilles.millerioux@univ-lorraine.fr (recherche)
- patrick.sibille@univ-lorraine.fr (enseignement)

Recherche : Le CRAN recherche des candidat.e.s pour un poste de maître de conférences en traitement du signal et l’analyse de données. Les activités de recherches se situeront au cœur des compétences méthodologiques et appliquées du département BioSiS en problèmes inverses avec une extension au domaine de l’apprentissage statistique. Le.la candidat.e devra avoir un expérience en résolution de problèmes inverses idéalement fondée sur des méthodes d’apprentissage. Une compétence en optimisation numérique sera appréciée. La priorité sera donnée à la qualité du dossier académique et au projet d’intégration dans le département. La personne recrutée s’investira dans le montage de projets de recherche nationaux et internationaux. Elle pourra contribuer au renforcement des liens entre les projets du département BioSiS mais aussi du département Contrôle - identification - Diagnostic du CRAN.

Enseignement : La personne recrutée sera affectée au Département d’Automatique (DA), au sein de la Faculté des Sciences et Technologies de l’Université de Lorraine. Il.Elle interviendra dans les formations portées par le DA notamment en licence Sciences pour l’Ingénieur (SPI), en LP Maintenance des Systèmes Industriels, de Production et d’Energie (MaSIPE) et dans les masters Électronique, Énergie électrique et Automatique (EEA) et Ingénierie des Systèmes Complexes (ISC). Les compétences attendues relèvent du traitement du signal mais aussi de l’automatique et du génie informatique. Ainsi, la personne recrutée interviendra dans les Unités d’Enseignement (UE) orientées traitement du signal et sciences des données. Les enseignements relatifs à l’automatique constitueront aussi une part significative de son service. Enfin, des interventions relevant du génie informatique (algorithmique, programmation) compléteront le service d’enseignement. Un investissement est attendu en termes d’innovation pédagogique (nouvelles pédagogies, démarche compétences, e-learning, MOOC...), dans la gestion des plateformes existantes et dans le montage de nouvelles maquettes.